李庆扬,王能超,第4版数值分析答案ex2122
数值分析_第四版_课后习题答案_李庆扬
6
, (3 2 2 ) 3 ,
1 (3 2 2 ) 3
, 99 70 2 。
[解]因为 * ( f )
1 1 , 10 1 ,所以对于 f1 2 ( 2 1) 6
6 1 1 有一位有效数字; 10 1 6.54 10 4 10 2 , 7 2 2 (1.4 1)
而 e* (Y100 ) e* (Y0 ) (27.982 783) 783 27.982 ,
而 783 27.982
1 1 10 3 ,所以 * (Y100 ) 10 3 。 2 2
7、 求方程 x 2 56 x 1 0 的两个根, 使它至少具有四位有效数字 ( 783 27.982 ) [解]由 x 28 783 与 783 27.982 (五位有效数字)可知, 。 x1 28 783 28 27.982 55.982 (五位有效数字) 而 x2 28 783 28 27.982 0.018 ,只有两位有效数字,不符合题意。 但是 x2 28 783
tan( )
因此
N 1
tan tan ( N 1) N 1 , 2 1 tan tan 1 N ( N 1) N N 1
N
1 1 。 dx arctan 2 2 1 x N N 1
9、正方形的边长大约为 100cm,应怎样测量才能使其面积误差不超过 1 cm 2 ? [ 解 ] 由 * ((l * ) 2 ) [(l * ) 2 ] * (l * ) 2l * * (l * ) 可 知 , 若 要 求 * ((l * ) 2 ) 1 , 则
贵州师范大学计算数学《数值分析》考研复试大纲
贵州师范大学硕士研究生入学考试大纲(复试)(科目名称:数值分析)一、考查目标本《考试大纲适用于贵州师范大学数学科学学院数学专业硕士研究生入学考试复试。
数值分析是高等院校数学与应用数学、信息与计算科学等理工科专业的一门专业核心必修课程。
它是一门内容丰富,研究方法深刻,有自身理论体系的课程。
其研究对象是解决各种数学问题的数值计算程序、方法与相关理论。
1、考试目的测试考生对数值计算方法的基本原理和基本方法的掌握,以及对数值分析的理解及基本应用能力。
考生应该掌握拉格朗日插值方法、数值积分、数值微分、方程求根、线性代数方程组的数值解法,并有应用这些方法解决和分析数值计算中常见问题的基本能力。
《数值分析》是我校数学科学学院招收全日制硕士研究生而设置的具有选拔性质的复试科目,其目的是考察学生是否具备本学科计算数学专业硕士研究生学习所要求的水平,为我校数学科学学院择优选拔硕士研究生提供依据。
2、考试的基本要求要求学生了解和掌握这门课程所涉及的各种常用的数值计算公式、数值方法的构造原理及适用范围,为今后用计算机去有效地解决实际问题打下基础。
(1)掌握算法的基本原理和思想,包括算法的构造、算法处理的技巧、误差分析、收敛性和稳定性等基本理论。
(2)掌握误差与有效数字定义、函数插值与逼近的方法、积分与微分的数值计算方法、线性方程组的数值解法、非线性方程根的求解方法。
(3)掌握各种算法的理论分析;了解主要算法的设计思路。
二、考试形式与试卷结构(一)试卷成绩及考试时间本试卷满分为100分。
考试时间为180分钟。
(二)答题方式闭卷,笔试;所有题目全部为必答题。
(三)试卷内容数值计算中的误差、拉格朗日插值方法、数值积分、数值微分、方程求根、线性代数方程组的数值解法(四)试卷题型结构计算题、证明题。
三、考查范围1、数值计算中的误差了解误差的四种来源,特别是截断误差和舍入误差。
理解误差,误差限,有效数字的概念以及它们之间的相互关系。
《数值分析》课程教学改革探析
( 如计算器 、 算机等 ) 计 求出数 学 问题 的数 值解 ( 如数 据、 表格 、 形等 ) 图 的 的实际应用背景 , 并结合大学生数学建模 竞赛 , 引入一 些结构化 的实例 , 使 学 问, 是科学与工程计算的基础。“ 数值分析” 既有纯数学高 度抽 象性与 严 学生能够了饵最新的科学发 展动态 , 开阔视 野 , 学会应 用相 关的知识 去 并 加 密 科 学 性 的 特 点 , 有 应 用 的广 泛 性 与 实 际 实 验 的 高 度 技 术 性 的 特 点 , 求 解 实 际 问 题 , 深 对 所 学 知 识 的 理 解 。 又 是 门与计算机使用密切结合的 、 实用性 和实践性很强 的数学课 程。通过本 课程的学 习, 能使学生熟练掌握各种常用 的数值算法 的构造原理 和过程 分
坛 、 年 学 术 沙 龙 等 活 动 , 期 邀 请 校 内 外 专 家 学 者 进 行 与 数 值 分 析 有 关 元并行软件 , 青 定 材料专业有基于 机群 的高分 子模拟 的专业 软件 , 们将这 些 我
的学术讲座 , 使学生能够更深入 了解该课 程的学 习内容及与 实践 结合 的情 平 台 有 效 的 利 用 起 来 , 对 不 同 的 专 业 , 置 不 同 的 专 业 实 验 。 到 有 的 放 针 布 做
2 考 核 手 段 改 革 . 结合数值分析教学内容及教学模式的 改革, 服传统教学 中期末考试 克 卷定成绩的考核模式 , 取试 卷考试 与实 验考试 相结 合的考核 方式 , 采 并 六 、 研 促 教 学 , 励 学 生 科 技 创 新 科 鼓 1 将科 研 成 果融 八 到 教 学 中 , 宽 学 生 的 知 识 面 , 发 学 生 学 习 的 积 . 拓 激 极 性 ( 转 第 13页 ) 下 0
数值分析第四版习题和答案解析
第四版数值分析习题第一章 绪 论1. 设x >0,x 的相对误差为δ,求ln x 的误差.2. 设x 的相对误差为2%,求nx 的相对误差.3. 下列各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差限不超过最后一位的半个单位,试指出它们是几位有效数字:*****123451.1021,0.031,385.6,56.430,7 1.0.x x x x x =====⨯4. 利用公式求下列各近似值的误差限:********12412324(),(),()/,i x x x ii x x x iii x x ++其中****1234,,,x x x x 均为第3题所给的数.5. 计算球体积要使相对误差限为1%,问度量半径R 时允许的相对误差限是多少6. 设028,Y =按递推公式1n n Y Y -=…)计算到100Y .(五位有效数字),试问计算100Y 将有多大误差7. 求方程25610x x -+=的两个根,使它至少具有四位有效数字.8. 当N 充分大时,怎样求211Ndx x +∞+⎰9. 正方形的边长大约为100㎝,应怎样测量才能使其面积误差不超过1㎝210. 设212S gt =假定g 是准确的,而对t 的测量有±秒的误差,证明当t 增加时S 的绝对误差增加,而相对误差却减小.11. 序列{}n y 满足递推关系1101n n y y -=-(n=1,2,…),若0 1.41y =≈(三位有效数字),计算到10y 时误差有多大这个计算过程稳定吗12.计算61)f =,1.4≈,利用下列等式计算,哪一个得到的结果最好3-- 13.()ln(f x x =,求f (30)的值.若开平方用六位函数表,问求对数时误差有多大若改用另一等价公式ln(ln(x x =-计算,求对数时误差有多大14. 试用消元法解方程组{101012121010;2.x x x x +=+=假定只用三位数计算,问结果是否可靠15. 已知三角形面积1sin ,2s ab c =其中c 为弧度,02c π<<,且测量a ,b ,c 的误差分别为,,.a b c ∆∆∆证明面积的误差s ∆满足.s a b cs a b c ∆∆∆∆≤++第二章 插值法1. 根据定义的范德蒙行列式,令2000011211121()(,,,,)11n n n n n n n n n x x x V x V x x x x x x x xx x ----==证明()n V x 是n 次多项式,它的根是01,,n x x -,且101101()(,,,)()()n n n n V x V x x x x x x x ---=--.2. 当x = 1 , -1 , 2 时, f (x)= 0 , -3 , 4 ,求f (x )的二次插值多项式.3. 给出f (x )=ln x 的数值表用线性插值及二次插值计算ln 的近似值.4. 给出cos x ,0°≤x ≤90°的函数表,步长h =1′=(1/60)°,若函数表具有5位有效数字,研究用线性插值求cos x 近似值时的总误差界.5. 设0k x x kh =+,k =0,1,2,3,求032max ()x x x l x ≤≤.6. 设jx 为互异节点(j =0,1,…,n ),求证:i) 0()(0,1,,);nkkj j j x l x xk n =≡=∑ii) 0()()1,2,,).nkj j j x x l x k n =-≡0(=∑7. 设[]2(),f x C a b ∈且()()0f a f b ==,求证21()()().8maxmax a x ba xb f x b a f x ≤≤≤≤≤-"8. 在44x -≤≤上给出()x f x e =的等距节点函数表,若用二次插值求x e 的近似值,要使截断误差不超过610-,问使用函数表的步长h 应取多少9. 若2nn y =,求4n y ∆及4n y δ. 10. 如果()f x 是m 次多项式,记()()()f x f x h f x ∆=+-,证明()f x 的k 阶差分()(0)k f x k m ∆≤≤是m k -次多项式,并且()0(m l f x l +∆=为正整数).11. 证明1()k k k k k k f g f g g f +∆=∆+∆.12. 证明110010.n n kkn n k k k k f gf g f g g f --+==∆=--∆∑∑13. 证明1200.n j n j y y y -=∆=∆-∆∑14. 若1011()n n n n f x a a x a x a x --=++++有n 个不同实根12,,,n x x x ,证明{10,02;, 1.1()n k njk n a k n j jx f x -≤≤-=-=='∑15. 证明n 阶均差有下列性质: i) 若()()F x cf x =,则[][]0101,,,,,,n n F x x x cf x x x =;ii) 若()()()F x f x g x =+,则[][][]010101,,,,,,,,,n n n F x x x f x x x g x x x =+.16. 74()31f x x x x =+++,求0172,2,,2f ⎡⎤⎣⎦及0182,2,,2f ⎡⎤⎣⎦.17. 证明两点三次埃尔米特插值余项是(4)22311()()()()/4!,(,)k k k k R x f x x x x x x ++=ξ--ξ∈并由此求出分段三次埃尔米特插值的误差限.18.求一个次数不高于4次的多项式()P x,使它满足(0)(1)P P k=-+并由此求出分段三次埃尔米特插值的误差限.19.试求出一个最高次数不高于4次的函数多项式()P x,以便使它能够满足以下边界条件(0)(0)0P P='=,(1)(1)1P P='=,(2)1P=.20.设[](),f x C a b∈,把[],a b分为n等分,试构造一个台阶形的零次分段插值函数()nxϕ并证明当n→∞时,()nxϕ在[],a b上一致收敛到()f x.21.设2()1/(1)f x x=+,在55x-≤≤上取10n=,按等距节点求分段线性插值函数()hI x,计算各节点间中点处的()hI x与()f x的值,并估计误差.22.求2()f x x=在[],a b上的分段线性插值函数()hI x,并估计误差.23.求4()f x x=在[],a b上的分段埃尔米特插值,并估计误差.24.给定数据表如下:试求三次样条插值并满足条件i)(0.25) 1.0000,(0.53)0.6868; S S'='=ii)(0.25)(0.53)0. S S"="=25.若[]2(),f x C a b∈,()S x是三次样条函数,证明i)[][][][] 222()()()()2()()()b b b ba a a af x dx S x dx f x S x dx S x f x S x dx"-"="-"+""-"⎰⎰⎰⎰;ii)若()()(0,1,,)i if x S x i n==,式中ix为插值节点,且01na x x x b=<<<=,则[][][]()()()()()()()()()b a S x f x S x dx S b f b S b S a f a S a ""-"="'-'-"'-'⎰.26.编出计算三次样条函数()S x系数及其在插值节点中点的值的程序框图(()S x可用式的表达式).第三章 函数逼近与计算1. (a)利用区间变换推出区间为[],a b 的伯恩斯坦多项式.(b)对()sin f x x =在[]0,/2π上求1次和三次伯恩斯坦多项式并画出图形,并与相应的马克劳林级数部分和误差做比较. 2. 求证:(a)当()m f x M ≤≤时,(,)n m B f x M ≤≤. (b)当()f x x =时,(,)n B f x x =.3. 在次数不超过6的多项式中,求()sin 4f x x =在[]0,2π的最佳一致逼近多项式.4. 假设()f x 在[],a b 上连续,求()f x 的零次最佳一致逼近多项式.5. 选取常数a ,使301max x x ax≤≤-达到极小,又问这个解是否唯一6. 求()sin f x x =在[]0,/2π上的最佳一次逼近多项式,并估计误差.7. 求()xf x e =在[]0,1上的最佳一次逼近多项式. 8. 如何选取r ,使2()p x x r =+在[]1,1-上与零偏差最小r 是否唯一 9. 设43()31f x x x =+-,在[]0,1上求三次最佳逼近多项式. 10. 令[]()(21),0,1n n T x T x x =-∈,求***0123(),(),(),()T x T x T x T x .11. 试证{}*()nT x 是在[]0,1上带权ρ=的正交多项式.12. 在[]1,1-上利用插值极小化求11()f x tg x -=的三次近似最佳逼近多项式.13. 设()xf x e =在[]1,1-上的插值极小化近似最佳逼近多项式为()n L x ,若n f L ∞-有界,证明对任何1n ≥,存在常数n α、n β,使11()()()()(11).n n n n n T x f x L x T x x ++α≤-≤β-≤≤14. 设在[]1,1-上234511315165()128243843840x x x x x x ϕ=-----,试将()x ϕ降低到3次多项式并估计误差.15. 在[]1,1-上利用幂级数项数求()sin f x x =的3次逼近多项式,使误差不超过.16. ()f x 是[],a a -上的连续奇(偶)函数,证明不管n 是奇数或偶数,()f x 的最佳逼近多项式*()n n F x H ∈也是奇(偶)函数. 17. 求a 、b 使[]22sin ax b x dx π+-⎰为最小.并与1题及6题的一次逼近多项式误差作比较.18. ()f x 、[]1(),g x C a b ∈,定义()(,)()();()(,)()()()();bbaaa f g f x g x dxb f g f x g x dx f a g a =''=''+⎰⎰问它们是否构成内积19. 用许瓦兹不等式估计6101x dx x +⎰的上界,并用积分中值定理估计同一积分的上下界,并比较其结果.20. 选择a ,使下列积分取得最小值:1122211(),x ax dx x ax dx----⎰⎰.21. 设空间{}{}10010121,,,span x span x x 1ϕ=ϕ=,分别在1ϕ、2ϕ上求出一个元素,使得其为[]20,1x C ∈的最佳平方逼近,并比较其结果.22.()f x x =在[]1,1-上,求在{}2411,,span x x ϕ=上的最佳平方逼近.23.sin (1)arccos ()n n x u x +=是第二类切比雪夫多项式,证明它有递推关系()()()112n n n u x xu x u x +-=-.24. 将1()sin 2f x x=在[]1,1-上按勒让德多项式及切比雪夫多项式展开,求三次最佳平方逼近多项式并画出误差图形,再计算均方误差.25. 把()arccos f x x =在[]1,1-上展成切比雪夫级数.26. 用最小二乘法求一个形如2y a bx =+的经验公式,使它与下列数据拟合,并求均方误差.27. 观测物体的直线运动,得出以下数据:28. 在某化学反应里,根据实验所得分解物的浓度与时间关系如下:用最小二乘拟合求.29. 编出用正交多项式做最小二乘拟合的程序框图. 30. 编出改进FFT 算法的程序框图. 31. 现给出一张记录{}{}4,3,2,1,0,1,2,3k x =,试用改进FFT 算法求出序列{}k x 的离散频谱{}k C (0,1,,7).k =第四章 数值积分与数值微分1. 确定下列求积公式中的待定参数,使其代数精度尽量高,并指明所构造出的求积公式所具有的代数精度: (1)101()()(0)()hh f x dx A f h A f A f h --≈-++⎰;(2)21012()()(0)()hhf x dx A f h A f A f h --≈-++⎰;(3)[]1121()(1)2()3()/3f x dx f f x f x -≈-++⎰;(4)[][]20()(0)()/1(0)()hf x dx h f f h ah f f h ≈++'-'⎰.2. 分别用梯形公式和辛普森公式计算下列积分:(1)120,84xdx n x =+⎰; (2)1210(1),10x e dx n x --=⎰;(3)1,4n =⎰; (4),6n =.3. 直接验证柯特斯公式具有5次代数精度.4. 用辛普森公式求积分1xedx-⎰并计算误差.5. 推导下列三种矩形求积公式:(1)2()()()()()2baf f x dx b a f a b a 'η=-+-⎰; (2)2()()()()()2baf f x dx b a f b b a 'η=---⎰;(3)3()()()()()224baa b f f x dx b a f b a +"η=-+-⎰.6. 证明梯形公式和辛普森公式当n →∞时收敛到积分()baf x dx⎰.7. 用复化梯形公式求积分()baf x dx⎰,问要将积分区间[],a b 分成多少等分,才能保证误差不超过ε(设不计舍入误差)8.1x e dx-,要求误差不超过510-.9. 卫星轨道是一个椭圆,椭圆周长的计算公式是S a =θ,这里a 是椭圆的半长轴,c 是地球中心与轨道中心(椭圆中心)的距离,记h 为近地点距离,H 为远地点距离,6371R =公里为地球半径,则(2)/2,()/2a R H h c H h =++=-.我国第一颗人造卫星近地点距离439h =公里,远地点距离2384H =公里,试求卫星轨道的周长.10. 证明等式3524sin3!5!n nn n ππππ=-+-试依据sin(/)(3,6,12)n n n π=的值,用外推算法求π的近似值.11. 用下列方法计算积分31dyy ⎰并比较结果.(1) 龙贝格方法;(2) 三点及五点高斯公式;(3) 将积分区间分为四等分,用复化两点高斯公式.12. 用三点公式和五点公式分别求21()(1)f x x =+在x =,和处的导数值,并估计误差.()f x 的值由下表给出:第五章 常微分方程数值解法1. 就初值问题0)0(,=+='y b ax y 分别导出尤拉方法和改进的尤拉方法的近似解的表达式,并与准确解bx ax y +=221相比较。
数值分析第四版习题及答案
第四版数值分析习题第一章绪论1. 设x >0,x 的相对误差为δ,求ln x 的误差.2. 设x 的相对误差为2%,求nx 的相对误差.3. 下列各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差限不超过最后一位的半个单位,试指出它们是几位有效数字: *****123451.1021,0.031,385.6,56.430,7 1.0.x x x x x =====⨯4. 利用公式(3.3)求下列各近似值的误差限:********12412324(),(),()/,i x x x ii x x x iii x x ++其中****1234,,,x x x x 均为第3题所给的数.5. 计算球体积要使相对误差限为1%,问度量半径R 时允许的相对误差限是多少?6. 设028,Y =按递推公式1n n Y Y -=( n=1,2,…)计算到100Y .27.982(五位有效数字),试问计算100Y 将有多大误差?7. 求方程25610x x -+=的两个根,使它至少具有四位有效数字27.982).8. 当N 充分大时,怎样求211N dx x +∞+⎰?9. 正方形的边长大约为100㎝,应怎样测量才能使其面积误差不超过1㎝2? 10. 设212S gt =假定g 是准确的,而对t 的测量有±0.1秒的误差,证明当t 增加时S 的绝对误差增加,而相对误差却减小. 11. 序列{}n y 满足递推关系1101n n y y -=-(n=1,2,…),若0 1.41y =≈(三位有效数字),计算到10y 时误差有多大?这个计算过程稳定吗?12.计算61)f =,1.4≈,利用下列等式计算,哪一个得到的结果最好?3--13.()ln(f x x =,求f (30)的值.若开平方用六位函数表,问求对数时误差有多大?若改用另一等价公式ln(ln(x x =-计算,求对数时误差有多大?14. 试用消元法解方程组{101012121010;2.x x x x +=+=假定只用三位数计算,问结果是否可靠?15. 已知三角形面积1sin ,2s ab c =其中c 为弧度,02c π<<,且测量a ,b ,c 的误差分别为,,.a b c ∆∆∆证明面积的误差s ∆满足.s a b cs a b c ∆∆∆∆≤++第二章插值法1. 根据(2.2)定义的范德蒙行列式,令2000011211121()(,,,,)11n n n n n n n n n x x x V x V x x x x x x x xx x ----==证明()n V x 是n 次多项式,它的根是01,,n x x -,且 101101()(,,,)()()n n n n V x V x x x x x x x ---=--.2. 当x = 1 , -1 , 2 时, f (x)= 0 , -3 , 4 ,求f (x )的二次插值多项式.3.4. ,研究用线性插值求cos x 近似值时的总误差界.5. 设0k x x kh =+,k =0,1,2,3,求032max ()x x x l x ≤≤.6. 设jx 为互异节点(j =0,1,…,n ),求证:i) 0()(0,1,,);nk kj j j x l x xk n =≡=∑ii)()()1,2,,).nk jj j xx l x k n =-≡0(=∑7. 设[]2(),f x C a b ∈且()()0f a f b ==,求证21()()().8max max a x ba xb f x b a f x ≤≤≤≤≤-"8. 在44x -≤≤上给出()x f x e =的等距节点函数表,若用二次插值求xe 的近似值,要使截断误差不超过610-,问使用函数表的步长h 应取多少?9. 若2nn y =,求4n y ∆及4n y δ.10. 如果()f x 是m 次多项式,记()()()f x f x h f x ∆=+-,证明()f x 的k 阶差分()(0)k f x k m ∆≤≤是m k -次多项式,并且()0(m l f x l +∆=为正整数).11. 证明1()k k k k k k f g f g g f +∆=∆+∆.12. 证明110010.n n kkn n k k k k f gf g f g g f --+==∆=--∆∑∑13. 证明1200.n j n j y y y -=∆=∆-∆∑14. 若1011()n n n n f x a a x a x a x --=++++有n 个不同实根12,,,n x x x ,证明{10,02;, 1.1()n k njk n a k n j jx f x -≤≤-=-=='∑15. 证明n 阶均差有下列性质: i)若()()F x cf x =,则[][]0101,,,,,,n n F x x x cf x x x =;ii) 若()()()F x f x g x =+,则[][][]010101,,,,,,,,,n n n F x x x f x x x g x x x =+.16. 74()31f x x x x =+++,求0172,2,,2f ⎡⎤⎣⎦及0182,2,,2f ⎡⎤⎣⎦.17. 证明两点三次埃尔米特插值余项是 (4)22311()()()()/4!,(,)k k k k R x f x x x x x x ++=ξ--ξ∈并由此求出分段三次埃尔米特插值的误差限.18. 求一个次数不高于4次的多项式()P x ,使它满足(0)(1)P P k =-+并由此求出分段三次埃尔米特插值的误差限. 19. 试求出一个最高次数不高于4次的函数多项式()P x ,以便使它能够满足以下边界条件(0)(0)0P P ='=,(1)(1)1P P ='=,(2)1P =.20. 设[](),f x C a b ∈,把[],a b 分为n 等分,试构造一个台阶形的零次分段插值函数()n x ϕ并证明当n →∞时,()n x ϕ在[],a b 上一致收敛到()f x .21. 设2()1/(1)f x x =+,在55x -≤≤上取10n =,按等距节点求分段线性插值函数()h I x ,计算各节点间中点处的()h I x 与()f x 的值,并估计误差.22. 求2()f x x =在[],a b 上的分段线性插值函数()h I x ,并估计误差. 23. 求4()f x x =在[],a b 上的分段埃尔米特插值,并估计误差.试求三次样条插值并满足条件 i) (0.25) 1.0000,(0.53)0.6868;S S '='= ii)(0.25)(0.53)0.S S "="=25. 若[]2(),f x C a b ∈,()S x 是三次样条函数,证明 i)[][][][]222()()()()2()()()bbbba a a a f x dx S x dx f x S x dx S x f x S x dx "-"="-"+""-"⎰⎰⎰⎰;ii) 若()()(0,1,,)i i f x S x i n ==,式中i x 为插值节点,且01n a x x x b =<<<=,则[][][]()()()()()()()()()baS x f x S x dx S b f b S b S a f a S a ""-"="'-'-"'-'⎰.26. 编出计算三次样条函数()S x 系数及其在插值节点中点的值的程序框图(()S x 可用(8.7)式的表达式).第三章函数逼近与计算1. (a)利用区间变换推出区间为[],a b 的伯恩斯坦多项式.(b)对()sin f x x =在[]0,/2π上求1次和三次伯恩斯坦多项式并画出图形,并与相应的马克劳林级数部分和误差做比较. 2. 求证:(a)当()m f x M ≤≤时,(,)n m B f x M ≤≤. (b)当()f x x =时,(,)n B f x x =.3. 在次数不超过6的多项式中,求()sin 4f x x =在[]0,2π的最佳一致逼近多项式.4. 假设()f x 在[],a b 上连续,求()f x 的零次最佳一致逼近多项式.5. 选取常数a ,使301max x x ax≤≤-达到极小,又问这个解是否唯一?6. 求()sin f x x =在[]0,/2π上的最佳一次逼近多项式,并估计误差.7. 求()xf x e =在[]0,1上的最佳一次逼近多项式.8. 如何选取r ,使2()p x x r =+在[]1,1-上与零偏差最小?r 是否唯一? 9. 设43()31f x x x =+-,在[]0,1上求三次最佳逼近多项式. 10. 令[]()(21),0,1n n T x T x x =-∈,求***0123(),(),(),()T x T x T x T x .11. 试证{}*()nT x 是在[]0,1上带权ρ=的正交多项式.12. 在[]1,1-上利用插值极小化求11()f x tg x -=的三次近似最佳逼近多项式. 13. 设()xf x e =在[]1,1-上的插值极小化近似最佳逼近多项式为()n L x ,若n f L ∞-有界,证明对任何1n ≥,存在常数n α、n β,使11()()()()(11).n n n n n T x f x L x T x x ++α≤-≤β-≤≤14. 设在[]1,1-上234511315165()128243843840x x x x x x ϕ=-----,试将()x ϕ降低到3次多项式并估计误差. 15. 在[]1,1-上利用幂级数项数求()sin f x x =的3次逼近多项式,使误差不超过0.005.16. ()f x 是[],a a -上的连续奇(偶)函数,证明不管n 是奇数或偶数,()f x 的最佳逼近多项式*()n n F x H ∈也是奇(偶)函数.17. 求a 、b 使[]22sin ax b x dx π+-⎰为最小.并与1题及6题的一次逼近多项式误差作比较.18. ()f x 、[]1(),g x C a b ∈,定义 ()(,)()();()(,)()()()();b baaa f g f x g x dxb f g f x g x dx f a g a =''=''+⎰⎰问它们是否构成内积?19. 用许瓦兹不等式(4.5)估计6101x dx x +⎰的上界,并用积分中值定理估计同一积分的上下界,并比较其结果.20. 选择a ,使下列积分取得最小值:1122211(),x ax dx x ax dx----⎰⎰.21. 设空间{}{}10010121,,,span x span x x 1ϕ=ϕ=,分别在1ϕ、2ϕ上求出一个元素,使得其为[]20,1x C ∈的最佳平方逼近,并比较其结果.22. ()f x x =在[]1,1-上,求在{}2411,,span x x ϕ=上的最佳平方逼近.23.sin (1)arccos ()n n x u x +=是第二类切比雪夫多项式,证明它有递推关系()()()112n n n u x xu x u x +-=-.24. 将1()sin 2f x x=在[]1,1-上按勒让德多项式及切比雪夫多项式展开,求三次最佳平方逼近多项式并画出误差图形,再计算均方误差.25. 把()arccos f x x =在[]1,1-上展成切比雪夫级数.26.2y a bx =+.27.用最小二乘拟合求.29. 编出用正交多项式做最小二乘拟合的程序框图. 30. 编出改进FFT 算法的程序框图. 31. 现给出一张记录{}{}4,3,2,1,0,1,2,3k x =,试用改进FFT 算法求出序列{}k x 的离散频谱{}k C (0,1,,7).k =第四章数值积分与数值微分1. 确定下列求积公式中的待定参数,使其代数精度尽量高,并指明所构造出的求积公式所具有的代数精度:(1)101()()(0)()hhf x dx A f h A f A f h --≈-++⎰;(2)21012()()(0)()hh f x dx A f h A f A f h --≈-++⎰;(3)[]1121()(1)2()3()/3f x dx f f x f x -≈-++⎰;(4)[][]20()(0)()/1(0)()hf x dx h f f h ah f f h ≈++'-'⎰.2. 分别用梯形公式和辛普森公式计算下列积分:(1)120,84xdx n x =+⎰; (2)1210(1),10x e dx n x --=⎰;(3)1,4n =⎰;(4),6n =.3. 直接验证柯特斯公式(2.4)具有5次代数精度.4. 用辛普森公式求积分10x e dx-⎰并计算误差. 5. 推导下列三种矩形求积公式:(1)2()()()()()2ba f f x dxb a f a b a 'η=-+-⎰; (2)2()()()()()2ba f f x dxb a f b b a 'η=---⎰;(3)3()()()()()224baa b f f x dx b a f b a +"η=-+-⎰. 6. 证明梯形公式(2.9)和辛普森公式(2.11)当n →∞时收敛到积分()baf x dx⎰.7. 用复化梯形公式求积分()baf x dx⎰,问要将积分区间[],a b 分成多少等分,才能保证误差不超过ε(设不计舍入误差)?8.1x e dx-,要求误差不超过510-.9. 卫星轨道是一个椭圆,椭圆周长的计算公式是S a =θ,这里a 是椭圆的半长轴,c 是地球中心与轨道中心(椭圆中心)的距离,记h 为近地点距离,H 为远地点距离,6371R =公里为地球半径,则(2)/2,()/2a R H h c H h =++=-.我国第一颗人造卫星近地点距离439h =公里,远地点距离2384H =公里,试求卫星轨道的周长. 10. 证明等式3524sin3!5!n nn n ππππ=-+-试依据sin(/)(3,6,12)n n n π=的值,用外推算法求π的近似值.11. 用下列方法计算积分31dyy ⎰并比较结果.(1) 龙贝格方法;(2) 三点及五点高斯公式;(3) 将积分区间分为四等分,用复化两点高斯公式.12. 用三点公式和五点公式分别求21()(1)f x x =+在x =1.0,1.1和1.2处的导数值,并估计误()f x 第五章常微分方程数值解法1. 就初值问题0)0(,=+='y b ax y 分别导出尤拉方法和改进的尤拉方法的近似解的表达式,并与准确解bx ax y +=221相比较。
应用数值分析(第四版)课后习题答案第2章
第二章习题解答1.(1) R n×n中的子集“上三角阵”和“正交矩阵”对矩阵乘法是封闭的。
(2)R n×n中的子集“正交矩阵”,“非奇异的对称阵”和“单位上(下)三角阵”对矩阵求逆是封闭的。
设A 是n×n的正交矩阵。
证明A -1也是n×n的正交矩阵。
证明:(1),n nA B A B R⨯∈证明:为上三角阵,为上三角阵,10(),0(),0(),,()(()),()()ij ij nij ik kj ij k n n T T T T T T T T T T a i j b i j C AB c a b c i j A B A B R AA A A E BB B B EAB AB ABB A E AB AB B A AB E AB =⨯∴=>=>==∴=>∴∈========∴∑则上三角阵对矩阵乘法封闭。
以下证明:为正交矩阵,为正交矩阵,为正交矩阵,故正交矩阵对矩阵乘法封闭。
(2)A 是n×n的正交矩阵∴A A -1 =A -1A=E 故(A -1)-1=A∴A -1(A -1)-1=(A -1)-1A -1 =E 故A -1也是n×n的正交矩阵。
设A 是非奇异的对称阵,证A -1也是非奇异的对称阵。
A 非奇异 ∴A 可逆且A -1非奇异 又A T =A ∴(A -1)T =(A T )-1=A-1故A -1也是非奇异的对称阵设A 是单位上(下)三角阵。
证A -1也是单位上(下)三角阵。
证明:A 是单位上三角阵,故|A|=1,∴A 可逆,即A -1存在,记为(b ij )n×n由A A -1=E ,则∑==nj ik jkij ba 1δ (其中0=ij a j >i 时,1=ii a )故b nn =1, b ni =0 (n≠j)类似可得,b ii =1 (j=1…n) b jk =0 (k >j)即A -1是单位上三角阵综上所述可得。
数值分析第四版课后习题答案
第一章习题解答1、 在下列各对数中,x 是精确值 a 的近似值。
3.14,7/100)4(143.0,7/1)2(0031.0,1000/)3(1.3,)1(========x a x a x a x a ππ试估计x 的绝对误差和相对误差。
解:(1)0132.00416.01.3≈=≈−=−=aee x a e r π (2)0011.00143.0143.07/1≈=≈−=−=a ee x a e r (3)0127.000004.00031.01000/≈=≈−=−=aee x a e r π (4)001.00143.03.147/100≈=≈−=−=aee x a e r2、已知四个数:001.0,25.134,0250.0,3.264321====x x x x 。
试估计各近似数的有效位数和误差限,并估计运算3211x x x =μ和1431/x x x =μ的相对误差限。
解:21111121101901.0,1021,3,10263.06.23−−⨯≈=⨯==⨯==x x x x n x r δδδ22214212102.0,1021,3,10250.00250.0−−−⨯≈=⨯==⨯==x x x x n x r δδδ 43332333103724.0,1021,5,1013425.025.134−−⨯≈=⨯==⨯==x x x x n x r δδδ 5.0,1021,1,101.0001.04443424==⨯==⨯==−−x x x x n x r δδδ 由相对误差限公式:i r ini n in ni i ir x x fx x f x x x f x x f u δδδ∂∂=∂∂=∑∑==1111),,(),,()(所以有:232123113211103938.0)(1)(−⨯≈++=x x x x x x x x x r δδδμμδ4971.0)(1)(4133141214311≈++−=x x x x x x x x x x r δδδμμδ 3、设精确数a>0,x 是a的近似值,x 的相对误差限是0.2,求㏑x 的相对误差限。
数值分析 2
Euler法和预估校正法求解初值问题摘要在数学与计算科学中,Euler法是一种一阶数值方法,通常用于对给定初值的常微分方程(初值问题)的求解。
Euler法的基本思想是迭代,就是逐次替代,然后求出所要求的解,并达到一定的精度。
Euler法思想是简单地取切线的端点作为下一步的起点进行计算,当步数增多时,误差会因积累而越来越大,因此Euler法一般不用于实际计算。
为提高精度,需要在Euler法的基础上进行改进,即为预估校正法。
预估校正法的精度为二阶,思想是采用区间两端的函数值的平均值作为直线方程的斜率。
预估校正法先用Euler法求出预报值,再利用梯形公式求出校正值,局部截断误差比Euler法低了一阶,较大程度地提高了计算精度。
并编写MATLAB程序实现两种数值解法,通过作图对比其精度,加深对两种方法的认识。
关键字:Euler法,预估校正法,MATLAB软件EULER METHOD AND FORECAST CORRECTION METHOD FOR SOLVING INITIAL V ALUE PROBLEMSABSTRACTIn mathematics and computer science, the Euler method is a numerical method. It is usually used to solve the equations of the given initial value(initial value problems),Euler’s basic method is iterative, that is to say, the ideal is successive substitution, then, find out the required solution and achieved a certain accuracy. Euler method simply means take as the starting point of the next step to calculate the tangent of the end point, when numbers increase, errors due to the accumulation of more and more big. So, the Euler method is generally not used for practical calculation. In order to improve the accuracy, we need to be on the basis of Euler method was improved, the forecast correction method. Forecasts for the second order correction method of the precision, using the average value of a function as a linear equation at each end of the range of the slope. Forecast correction method with Euler method first predicted value, using trapezoid formula to find the correction, the local truncation error lower than the Euler method, greatly improve the calculation accuracy. By write MATLAB program to realize two methods, and through comparing the drawing accuracy, deepen understandingof the two methods.Key words: Euler method, forecast correction method, MATLAB目录1 欧拉法 (1)1.1 Euler方法简介 (1)1.1.1 Euler格式 (2)1.1.2欧拉方法的误差估计 (2)2 预估校正法 (6)2.1预估校正法简介 (6)2.1.1预估校正法 (6)2.2.2 预估校正法的误差估计 (6)3.实例以及结果分析 (4)3.1Euler法与预估校正法的Matlab实例及实现......................3.1.1 实例1的求解及Matlab实现 (7)3.1.2 实例2的求解及Matlab实现.............................3.1.3实例3的求解及Matlab实现............................. 参考文献.. (10)附录 (11)Euler 法1.1 Euler 方法一阶常微分方程的初值问题,其一般形式为0'(,)()y f x y y x y =⎧⎨=⎩ (1) 我们知道,只要函数f (x,y )适当光滑----譬如关于y 满足Lipschitz 条件(,)(,);f x y f x y L y y -≤-理论上就可以保证初值问题(1)的解()y y x =存在且唯一。
数值分析第4版答案
第一章 绪论1.设0x >,x 的相对误差为δ,求ln x 的误差。
解:近似值*x 的相对误差为*****r e x x e x x δ-===而ln x 的误差为()1ln *ln *ln **e x x x e x =-≈进而有(ln *)x εδ≈2.设x 的相对误差为2%,求n x 的相对误差。
解:设()n f x x =,则函数的条件数为'()||()p xf x C f x =又1'()n f x nx-= , 1||n p nx nx C n x-⋅∴==又((*))(*)r p r x n C x εε≈⋅ 且(*)r e x 为2((*))0.02nr x n ε∴≈3.下列各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差限不超过最后一位的半个单位,试指出它们是几位有效数字:*1 1.1021x =,*20.031x =, *3385.6x =, *456.430x =,*57 1.0.x =⨯解:*1 1.1021x =是五位有效数字;*20.031x =是二位有效数字; *3385.6x =是四位有效数字; *456.430x =是五位有效数字; *57 1.0.x =⨯是二位有效数字。
4.利用公式(2.3)求下列各近似值的误差限:(1) ***124x x x ++,(2) ***123x x x ,(3) **24/x x . 其中****1234,,,x x x x 均为第3题所给的数。
解:*41*32*13*34*151()1021()1021()1021()1021()102x x x x x εεεεε-----=⨯=⨯=⨯=⨯=⨯***124***1244333(1)()()()()1111010102221.0510x x x x x x εεεε----++=++=⨯+⨯+⨯=⨯***123*********123231132143(2)()()()()1111.10210.031100.031385.6101.1021385.6102220.215x x x x x x x x x x x x εεεε---=++=⨯⨯⨯+⨯⨯⨯+⨯⨯⨯≈ **24****24422*4335(3)(/)()()110.0311056.430102256.43056.43010x x x x x x x εεε---+≈⨯⨯+⨯⨯=⨯=5计算球体积要使相对误差限为1,问度量半径R 时允许的相对误差限是多少? 解:球体体积为343V R π=则何种函数的条件数为23'4343p R V R R C VRππ===(*)(*)3(*)r p r r V C R R εεε∴≈=又(*)1r V ε=故度量半径R 时允许的相对误差限为1(*)10.333r R ε=⨯≈6.设028Y =,按递推公式1n n Y Y -=-(n=1,2,…)计算到100Y 。
数值分析韩旭里答案
数值分析韩旭里答案【篇一:数值分析上机题目】>1631110xxxx 材料科学与工程学院一.第2章插值法l2.7 给定数据表2-15.用newton插值公式计算3次插值多项式n3(x).表2-15x f(x)1 1.251.52.500 1.002 5.50a. matlab代码如下,two.m,%第二章,p45,练习题2第七题 clear(); x=[1,1.5,0,2];y(:,1)=[1.25,2.50,1.00,5.50];%已知点集合x和y syms t w; w(1)=1; %计算基函数序列w和差商表y,以及函数序列的权数diag(y),计算的牛顿三次多项式表述为t的函数 for j=2:length(x) fori=j:length(x)y(i,j)=(y(i,j-1)-y(i-1,j-1))/(x(i)-x(i-j+1)); i=i+1; endw(j)=prod(t-x(1:j-1)); j=j+1; enddisp(三次牛顿插值多项式为); disp(collect(w*diag(y)));plot(x,y(:,1),*); hold on;fplot(collect(w*diag(y)),[-0.5,2.5]);legend({已知点集,三次牛顿插值多项式函数},location,northwest,fontsize,14); xlabel(x,fontsize,16);ylabel(y,fontsize,16); hold off;b. 计算结果如下:二.第3章函数逼近与数据拟合a. matlab代码,three.m,%第三章函数逼近与数据拟合,p68练习题,第2题 clear(); syms x;%所使用的非线性基函数序列,用符号表示 y=abs(x);%被逼近函数f=[1,x^2,x^4];%求解法方程的系数矩阵a*gn=b,其中a和b均为行向量gn=ones(length(f),length(f)); for i=1:length(f) for j=1:length(f) gn(i,j)=int(f(i)*f(j),-1,1);j=j+1; endb(i)=int(f(i)*y,-1,1); i=i+1; enda=b/gn;%最佳平方逼近的系数行向量 disp(逼近函数表达式);disp(vpa(f*a));disp(最佳函数逼近得平方误差); disp(vpa(int(y^2,-1,1)-a*b));fplot(y,[-1,1]); hold on; fplot(a*f,[-1,1]);legend({被逼近函数,逼近函数},location,north,orientation,horizontal,fontsize,16,fontweight,b old);xlabel(x,fontsize,20,fontweight,bold);ylabel(y,fontsize,20,fontweight,bold); hold off;b. 运行结果如下:三.第4章数值积分与数值微分例4.9用romberg求积法计算定积分 01sin?(??)??a. matlab代码,four.m%romberg求积公式,外推原理 clear(); clear(); format long; a=0; b=1;t(1,1)=(b-a)/2*(f(a)+f(b));t(2,1)=1/2*t(1,1)+(b-a)/2*f((a+b)/2); t(1,2)=(4*t(2,1)-t(1,1))/(4-1);col=2;while abs(t(1,col)-t(1,col-1))0.5*10^-6%t(1,col)对应的计算的是多少步的值,col→coln关系col=col+1;%此时求得是第n+1次均分后的结果,使用的是第n次的结果,注意在矩阵 %计算的第n斜列是第n-1次均分的结果 for j=1:colif j==1h=(b-a)/2^(col-2);%使用n+1之前的第n次结果【篇二:数值分析a教学】>一、课程基本信息二、课程目的和任务“数值分析”是理工科院校计算数学、力学、物理、计算机软件等专业的学生必须掌握的一门重要的基础课程。
数值分析复习大纲及课后答案
数值分析复习大纲编者:向穗华时间:2010.5教材:《数值分析(第5版)》. 李庆扬,王能超等编著. 2008年12月第5版.第1章 数值分析与科学计算引论1.1 知识要点总结1. x :准确值2. *x :近似值3. *e :绝对误差 x x e -=**4. *ε:误差限 **ε≤e5. *r e :相对误差 ***xe e r = 6. *r ε:相对误差 ***x r εε=7. *x 具有n 位有效数字,则:)101010(10)1(23121*----⨯++⨯+⨯+±=n n m a a a a x1*1021+-⨯≤-n m x x 1*1021+-⨯=n m ε )1(1*1021--⨯≤n r a ε 8. 误差))(()()(***x x x f x f x f -'≈-误差限 )()())((***'=x x f x f εε9. 误差10≤E E n ,则数值稳定10. 计算函数值问题的条件数10)()(***≥'=x f x f x C p ,则问题是变态的。
11. 避免误差危害,防止有效数字损失,通常要避免两相近数相减和用绝对值很小的数做除数,还要注意运算次序和减少运算次数。
12. 秦九韶n n n n a x a x a x a x p ++++=--1110)( ,求)(*x p 和)(*x p ' 由⎩⎨⎧+==-ii i a x b b a b *100⇒n b x p =)(* 由⎩⎨⎧+==-ii i b x c c b c *100⇒1*)(-='n c x p 1.2 课后习题参考答案1.设0x >,x 的相对误差为δ,求ln x 的误差。
解:令)ln()(x x f =x 的相对误差为δ ∴δ=-=***xx x e r )(x f 的误差为δ=-=-'≈-*****))(()()(x x x x x x f x f x f 所以,ln x 的误差为δ2.设x 的相对误差为2%,求nx 的相对误差。
Excel 迭代功能在水力计算中的应用
Excel 迭代功能在水力计算中的应用乔双全1伏世红1孟祥国2(1齐齐哈尔市水利勘测设计研究院,齐齐哈尔,161006;2 嫩江尼尔基水利水电有限责任公司,齐齐哈尔,161005)摘要:介绍了Excel的迭代功能,并应用于水力学公式求解,提出了直接迭代法、直接迭代加速法和隐式迭代法等3种应用Excel迭代功能进行水力计算的方法,并给出工程计算实例。
关键词:Excel;迭代;水力学;数值方法0 引言在水力计算中经常需要求解非线性方程的根,非线性方程数值求解方法主要有迭代法、二分法等,由于计算复杂,工作量大,需要借助计算机编程加以解决。
目前,水利行业水力计算软件数量少,工作中常常不能满足需要。
Excel 作为常见的数据分析工具,具有强大的数值处理功能。
采用Excel表格形式进行水力计算,无须编程,计算过程直观明了,便于阅读和改正,非常适合专业编程人员以外的工程设计人员理解和掌握。
然而,在运用Excel 进行水力计算的过程中,很多工程设计人员不熟悉Excel迭代功能,而是直接列表手动试算,增加了工作量,降低了成果精度;另外,Excel只能进行显式函数关系试算,水力计算中很多公式函数关系是隐式的,很难转换为显式,不能直接利用其迭代功能进行试算。
本文拟利用 Excel的迭代功能,设计直观的方程迭代算法,提出了迭代的加速算法和隐式函数关系迭代的算法,满足常见的水力计算求解。
1 求解方法使用Excel迭代计算,应首先设定迭代计算选项,Excel2003操作方法:点击菜单工具→选项,选中重新计算选项卡,选中“迭代计算”选择框,设定最多迭代次数和迭代误差。
Excel迭代计算通过调整“可变单元格”的数值,使“目标单元格”达到一个特定值,“可变单元格”最终数值即为方程的解,求解精度由最多迭代次数和迭代误差设定。
直接迭代法当方程可用显式x=g(x)表达时,可用直接迭代法。
迭代法是一种逐次逼近的方法,其基本思路就是将隐式函数方程归结为一组显式的计算公式,其过程是一个逐步显示化的过程。
插值法及其应用【文献综述】
文献综述信息与计算科学插值法及其应用插值问题是数值计算中基础而又核心的问题. 在许多实际问题及科学研究中, 因素之间往往存在着函数关系, 然而, 这种关系经常很难有明显的解析表达, 通常只是有观察与测试得到一些离散数值.有时即使给出了解析表达式, 却由于表达过于复杂, 不仅使用不便, 而且不易与进行计算与理论分析. 例如在工程实际问题中, 我们也经常会碰到诸如此类的函数计算问题, 被计算的函数有时不容易直接计算, 如表达式过于复杂或者只希望能用一个“简单函数”逼近被计算函数, 然后用该简单函数的函数值近似代替被计算函数的函数值. 这种方法就叫插值逼近或者插值法. 插值法要求给出函数)(x f 的一个函数表, 然后选定一种简单的函数形式, 比如多项式、分段线性函数及三角多项式等, 通过已知的函数表来确定一个简单的函数)(x 作为)(x f 的近似, 概括地说, 就是用简单函数为离散数组建立连续模型. 插值方法是一类古老的数学方法, 它来自生产实践. 早在数千多年前, 由于经典的牛顿力学尚未诞生, 因而人们无法用解析式描述日月五星的运行规律. 我们的祖先凭借插值方法, 利用对日月五星运行规律的有限个观测值获得了比较完整的日月五星的运行规律. 在一千多年前的隋唐时期, 中华先贤在制定历法的过程中就已经广泛地运用了插值技术. 公元6世纪, 隋朝刘焊已将等距结点的二次插值应用于天文计算. 但插值的基本理论和结果是在微积分产生以后才逐步完善的, 随后其应用也日益增多, 特别是在电子计算机广泛使用以后, 由于航空、造船、精密机械加工等实际问题的需要, 使插值法在实践上或理论上显得更为重要, 并得到进一步发展.经典的插值方法以Taylor 插值和Lagrange 插值为代表. Taylor 插值利用函数在定义域内某点处的0阶至n 阶导数信息给出复杂函数或未知函数的近似多项式表达式, Lagrange 插值利用多个离散点的函数信息给出函数的近似多项式的表达式, 进一步根据插值结果对复杂函数或未知函数相关的理论和应用问题做出讨论.因此Taylor 插值和Lagrange 插值有着紧密的联系, Taylor 插值可以看作Lagrange 插值的极限形式;Lagrange 插值则是Taylor 插值的离散化形式.Lagrange 插值的优点是插值多项式特别容易建立, 缺点是增加节点时原有多项式不能利用, 必须重新建立, 即所有基函数都要重新计算, 这就造成计算量的浪费;Newton插值多项式是代数插值的另一种表现形式, 当增加节点时它具有所谓的“承袭性”. .在很多实际应用问题中, 为了保证插值函数能更好的密合原来的函数, 不但要求插值函数“过点”, 即插值函数和被插值函数在节点上具有相同的函数值, 而且要求“相切”, 即两者在节点处还具有相同的导数值, 这类插值称作切触插值, 即Hermite插值.由于Taylor插值利用的是“一点”的各阶导数信息, Lagrange插值利用的“多点”函数信息, 而Hermite 插值即利用函数值信息又利用导数信息, 所以Hermite插值是Taylor插值和Lagrange插值的综合和推广.现在, 插值技术应用越来越广泛了. 当我们尚未认识到某一事物的本质时, 常从其观测点出发, 利用插值技术以加深或拓展对该事物的认识或解决某些特定的问题.密钥共享即是插值法的应用之一. 在现代密码体制中, 数据的加密算法是公开的, 数据的安全性主要取决于对密钥的保护. 现在基于Lagrange插值多项式也研究出了一种密钥共享方法, 解决了密钥保护问题.目前实际中使用的也不仅仅局限与上述的插值方法, 很多都是对经典方法的改进, 例如《空间插值法在地阶梯度场中的分析》一文中介绍了4种空间插值法在房产估值中的应用, 4种空间插值方法都各有优缺点, 作者通过对各种方法研究比较, 最后选择克里金插值法作为住宅用地地价梯度场研究的主要方法.根据其研究成果房地产决策者和规划者可以对城市居住用地的土地利用向最有效使用方向调整, 最大限度的实现土地的最高使用价值.随着计算机的发展以及图像处理的重要性, 插值法在计算机图像处理中也有着重要的作用.图像放大是一种常用的数字图像处理技术, 在航天航天、医学、通讯、多媒体等领域有着广泛的应用, 常用的图像插值算法中, 最临近插值算法的实现最为简单、方便, 但它只是原始像素简单复制到其邻域内, 放大图像会出现明显的方块或锯齿, 即我们平时所说的失真.目前较为好的方法之一即双线性插值算法, 双线性插值算法利用映射点在输入图形的4个邻点的灰度值对映射点进行插值, 即插值点处的数值用待插点最近的4个点的值加权求得. 双线性插值能够较好的消除锯齿, 放大后图像平滑性好.但是其缺点是图像高频信息丢失严重, 即图像细节与轮廓的模糊, 影响了放大图像的清晰度.因此在双线性插值放大技术的基础之上, 加入边缘锐化处理, 增强平滑图像的轮廓, 使放大后的图像有较好的清晰度.插值法的基本理论和结果是在微积分产生以后才逐步完善的, 其应用也日益增多, 特别是在电子计算机广泛使用以后, 由于航空、造船、精密机械加工等实际问题的需要, 使插值法在实践上或理论上显得更为重要, 并得到进一步发展.参考文献[1]李庆扬, 王能超, 易大义.数值分析.第4版[M].北京:清华大学出版社, 2001.[2]黄铎, 陈兰平, 王凤.数值分析[M].北京:科学出版社, 2000.[3]沈燮昌.多项式最佳逼近实现[M].上海:上海科学技术出版社, 1984.[4]Stoer J, Bulirsh R. Introduction to Numerical Analysis[M].New York:Springer-Verlag, 1980 .[5]吴才斌.插值法及其应用[J].湖北大学成人教育学院学报, 1999, 17(5):77-80.[6]杨士俊, 王兴华.Hermite插值多项式的差商表示及其应用[J].高校应用数学学报, 2006,21(1):70-78.[7]姜琴, 周天宏.常见的插值法及其应用[J].郧阳师范高等专科学校学报, 2006, 26(3):6-8.[8]陈文略, 王子羊.三次样条插值在工程拟合中的应用[J].华中师范大学学报, 2004,38(4):418-422.[9]朱春钢.二元线性样条插值[J].应用数学, 2006, 19(3):575-579.[10]李洪杰.关于三次样条插值方法在应用中的一点改进[J].计算机与应用化学, 1991,8(3):187-190.[11]王芳.牛顿插值法在数学中的应用[J].浙江师范大学学报, 1994, 17(4):67-73.[12]张元巨.Hermite插值的一种新形式[J].苏州科技学院学报, 2004, 24(3):27-29.[13]文畅平.埃米尔特插值函数的工程应用[J].人民黄河, 2006, 28(4):69-70.[14]C.R.Selvaraj. Lacunary interpolation by consine polynomials [J].Hungar, 1994,64(4):361-372.[15]R.D.Riess. Error estimates of hermite interpolation [J].BIT, 1973, 13:338-343.。
618数学分析
Word-可编辑2023年年全国硕士研究生统一入学考试数学分析科目考试大纲一、考查目标要求考生控制数学分析课程的基本概念、基本定理和基本主意,能够运用数学分析的理论分析、解决相关问题。
二、考试形式和试卷结构1、试卷满分及考试时光本试卷满分150分,考试时光为180分钟。
2、答题方式答题方式为闭卷、笔试3、试卷题型结构全卷普通由十个大题组成,详细分布为计算题:5~6小题,每题10分,约50~60分分析论述题(包括证实、研究、综合计算):5~6大题,每题15~20分,约75~100分三、考查范围本课程考核内容包括实数理论和延续函数、一元微积分学、级数、多元微积分学等等。
第一章实数集与函数1.了解邻域,上确界、下确界的概念和确界原理。
2.控制函数复合、基本初等函数、初等函数及常用特性。
(单调性、周期性、奇偶性、有界性等)3.控制基本初等不等式及应用。
第二章数列极限1.熟练控制数列极限的ε-N定义。
2.控制收敛数列的常用性质。
3.熟练控制数列收敛的判别条件(单调有界原理、迫敛性定理、Cauchy准则、压缩映射原理、Stolz变换等)。
4.能够熟练求解各类数列的极限。
第三章函数极限千里之行,始于足下1.深刻领略函数极限的“ε-δ”定义及其它变式。
2.熟练控制函数极限存在的条件及判别。
(归结原则,柯西准则,左、右极限、单调有界等)。
3.熟练应用两个重要极限求解较复杂的函数极限。
4.理解无穷小量、无穷大量的概念;会应用等价无穷小求极限;认识等价无穷小、同阶无穷小、高阶无穷小及其性质。
第四章函数延续性1.控制函数在某点及在区间上延续的几种等价定义,尤其是ε-δ定义。
2.认识函数间断点及类型。
3.熟练控制闭区间上延续函数的三大性质及其应用。
4.熟练控制区间上一致延续函数的定义、判断和应用。
5.知道初等函数的延续性。
第五章导数和微分1.控制导数的定义、几何意义,领略其思想内涵;认识单边导数概念及应用。
2.控制求导四则运算法则、熟记基本初等函数的导数。
数值分析
实际问题
数学模型
实际问题
数学模型
数值计算方法
上机计算求出结果
近似解与精确解之间的误差称为截断误差 方法误差 截断误差或方法误差 截断误差 方法误差.
9
例如,用泰勒(Taylor)多项式
′ f ′(0) f ′ (0) 2 f (n) (0) n P (x) = f (0) + x+ x +L+ x n 1 ! 2 ! n !
3
虽然数值分析也是以数学问题为研究对象,但它不像 纯数学那样只研究数学本身的理论,而是把理论与计算紧 密结合,着重研究数学问题的数值方法及其理论. 数值分析不是各种数值方法的简单罗列和堆积,是一 门内容丰富,研究方法深刻,有自身理论体系的课程. 数值分析既有纯数学高度抽象性与严密科学性的特点, 又有应用数学的广泛性与实际试验的高度技术性的特点, 是一门与计算机使用密切结合的实用性很强的数学课程.
17
e* = x *x, 知
e* e* e*(x *x) = x x* x* x
(e*)2 = x *(x *e*) (e*/ x*)2 = 1 (e*/ x*)
* 是 er 的平方项级,故可忽略不计.
相对误差也可正可负,它的绝对值上界叫做相对误差 相对误差 限, 记作 ε , ε = 即
* r
证明 由(2.1)′可得
a1 ×10m ≤ x * < (a1 +1 ×10m , )
当 x* n位有效数字时 有
* εr =
x x* x*
0.5×10mn+1 1 ≤ = ×10n+1; a1 ×10m 2a1
反之,由
1 x x* = x* ε < (a1 +1 ×10 × ) ×10n+1 2(a1 +1 )
数值分析第四版习题及答案
第四版数值分析习题第一章 绪 论1. 设x >0,x 的相对误差为δ,求ln x 的误差.2. 设x 的相对误差为2%,求nx 的相对误差.3. 下列各数都是经过四舍五入得到的近似数,即误差限不超过最后一位的半个单位,试指出它们是几位有效数字: *****123451.1021,0.031,385.6,56.430,7 1.0.x x x x x =====⨯4. 利用公式(3.3)求下列各近似值的误差限:********12412324(),(),()/,i x x x ii x x x iii x x ++其中****1234,,,x x x x 均为第3题所给的数.5. 计算球体积要使相对误差限为1%,问度量半径R 时允许的相对误差限是多少?6. 设028,Y =按递推公式1n n Y Y -=( n=1,2,…)计算到100Y .27.982(五位有效数字),试问计算100Y 将有多大误差?7. 求方程25610x x -+=的两个根,使它至少具有四位有效数字27.982).8. 当N 充分大时,怎样求211Ndx x +∞+⎰?9. 正方形的边长大约为100㎝,应怎样测量才能使其面积误差不超过1㎝2? 10. 设212S gt =假定g 是准确的,而对t 的测量有±0.1秒的误差,证明当t 增加时S 的绝对误差增加,而相对误差却减小.11. 序列{}n y 满足递推关系1101n n y y -=-(n=1,2,…),若0 1.41y =≈(三位有效数字),计算到10y 时误差有多大?这个计算过程稳定吗?12. 计算61)f =, 1.4≈,利用下列等式计算,哪一个得到的结果最好?3--13.()ln(f x x =,求f (30)的值.若开平方用六位函数表,问求对数时误差有多大?若改用另一等价公式ln(ln(x x =-计算,求对数时误差有多大?14. 试用消元法解方程组{101012121010;2.x x x x +=+=假定只用三位数计算,问结果是否可靠?15. 已知三角形面积1sin ,2s ab c =其中c 为弧度,02c π<<,且测量a ,b ,c 的误差分别为,,.a b c ∆∆∆证明面积的误差s ∆满足.s a b cs a b c ∆∆∆∆≤++第二章 插值法1. 根据(2.2)定义的范德蒙行列式,令2000011211121()(,,,,)11n n n n n n n n n x x x V x V x x x x x x x xx x ----==L L L L L L L L L证明()n V x 是n 次多项式,它的根是01,,n x x -L ,且101101()(,,,)()()n n n n V x V x x x x x x x ---=--L L .2. 当x = 1 , -1 , 2 时, f (x)= 0 , -3 , 4 ,求f (x )的二次插值多项式.3.4. 给出cos x ,0°≤x ≤90°的函数表,步长h =1′=(1/60)°,若函数表具有5位有效数字,研究用线性插值求cos x 近似值时的总误差界.5. 设0k x x kh =+,k =0,1,2,3,求032max ()x x x l x ≤≤.6. 设jx 为互异节点(j =0,1,…,n ),求证:i) 0()(0,1,,);nk kj j j x l x xk n =≡=∑Lii) 0()()1,2,,).nk jj j xx l x k n =-≡0(=∑L7. 设[]2(),f x C a b ∈且()()0f a f b ==,求证21()()().8max max a x ba xb f x b a f x ≤≤≤≤≤-"8. 在44x -≤≤上给出()xf x e =的等距节点函数表,若用二次插值求xe 的近似值,要使截断误差不超过610-,问使用函数表的步长h 应取多少?9. 若2n n y =,求4n y ∆及4n y δ.10. 如果()f x 是m 次多项式,记()()()f x f x h f x ∆=+-,证明()f x 的k 阶差分()(0)k f x k m ∆≤≤是m k -次多项式,并且()0(m l f x l +∆=为正整数).11. 证明1()k k k k k k f g f g g f +∆=∆+∆.12. 证明110010.n n kkn n k k k k f gf g f g g f --+==∆=--∆∑∑13. 证明1200.n j n j y y y -=∆=∆-∆∑14. 若1011()n nn n f x a a x a x a x --=++++L 有n 个不同实根12,,,n x x x L ,证明{10,02;, 1.1()n k njk n a k n j jx f x -≤≤-=-=='∑15. 证明n 阶均差有下列性质: i)若()()F x cf x =,则[][]0101,,,,,,n n F x x x cf x x x =L L ;ii) 若()()()F x f x g x =+,则[][][]010101,,,,,,,,,n n n F x x x f x x x g x x x =+L L L .16. 74()31f x x x x =+++,求0172,2,,2f ⎡⎤⎣⎦L 及0182,2,,2f ⎡⎤⎣⎦L . 17. 证明两点三次埃尔米特插值余项是(4)22311()()()()/4!,(,)k k k k R x f x x x x x x ++=ξ--ξ∈并由此求出分段三次埃尔米特插值的误差限.18. 求一个次数不高于4次的多项式()P x ,使它满足(0)(1)P P k =-+并由此求出分段三次埃尔米特插值的误差限. 19. 试求出一个最高次数不高于4次的函数多项式()P x ,以便使它能够满足以下边界条件(0)(0)0P P ='=,(1)(1)1P P ='=,(2)1P =.20. 设[](),f x C a b ∈,把[],a b 分为n 等分,试构造一个台阶形的零次分段插值函数()n x ϕ并证明当n →∞时,()n x ϕ在[],a b 上一致收敛到()f x .21. 设2()1/(1)f x x =+,在55x -≤≤上取10n =,按等距节点求分段线性插值函数()h I x ,计算各节点间中点处的()h I x 与()f x 的值,并估计误差. 22. 求2()f x x =在[],a b 上的分段线性插值函数()h I x ,并估计误差. 23. 求4()f x x =在[],a b 上的分段埃尔米特插值,并估计误差.试求三次样条插值并满足条件 i) (0.25) 1.0000,(0.53)0.6868;S S '='= ii)(0.25)(0.53)0.S S "="=25. 若[]2(),f x C a b ∈,()S x 是三次样条函数,证明 i)[][][][]222()()()()2()()()bbbbaaaaf x dx S x dx f x S x dx S x f x S x dx"-"="-"+""-"⎰⎰⎰⎰;ii) 若()()(0,1,,)i i f x S x i n ==L ,式中i x 为插值节点,且01n a x x x b =<<<=L ,则[][][]()()()()()()()()()baS x f x S x dx S b f b S b S a f a S a ""-"="'-'-"'-'⎰.26. 编出计算三次样条函数()S x 系数及其在插值节点中点的值的程序框图(()S x 可用(8.7)式的表达式).第三章 函数逼近与计算1. (a)利用区间变换推出区间为[],a b 的伯恩斯坦多项式.(b)对()sin f x x =在[]0,/2π上求1次和三次伯恩斯坦多项式并画出图形,并与相应的马克劳林级数部分和误差做比较. 2. 求证:(a)当()m f x M ≤≤时,(,)n m B f x M ≤≤. (b)当()f x x =时,(,)n B f x x =.3. 在次数不超过6的多项式中,求()sin 4f x x =在[]0,2π的最佳一致逼近多项式.4. 假设()f x 在[],a b 上连续,求()f x 的零次最佳一致逼近多项式.5. 选取常数a ,使301max x x ax≤≤-达到极小,又问这个解是否唯一?6. 求()sin f x x =在[]0,/2π上的最佳一次逼近多项式,并估计误差.7. 求()xf x e =在[]0,1上的最佳一次逼近多项式.8. 如何选取r ,使2()p x x r =+在[]1,1-上与零偏差最小?r 是否唯一? 9. 设43()31f x x x =+-,在[]0,1上求三次最佳逼近多项式.10. 令[]()(21),0,1n n T x T x x =-∈,求***0123(),(),(),()T x T x T x T x .11. 试证{}*()nT x 是在[]0,1上带权ρ=的正交多项式.12. 在[]1,1-上利用插值极小化求11()f x tg x -=的三次近似最佳逼近多项式. 13. 设()xf x e =在[]1,1-上的插值极小化近似最佳逼近多项式为()n L x ,若n f L ∞-有界,证明对任何1n ≥,存在常数n α、n β,使11()()()()(11).n n n n n T x f x L x T x x ++α≤-≤β-≤≤14. 设在[]1,1-上234511315165()128243843840x x x x x x ϕ=-----,试将()x ϕ降低到3次多项式并估计误差. 15. 在[]1,1-上利用幂级数项数求()sin f x x =的3次逼近多项式,使误差不超过0.005.16. ()f x 是[],a a -上的连续奇(偶)函数,证明不管n 是奇数或偶数,()f x 的最佳逼近多项式*()n n F x H ∈也是奇(偶)函数.17. 求a 、b 使[]22sin ax b x dx π+-⎰为最小.并与1题及6题的一次逼近多项式误差作比较.18. ()f x 、[]1(),g x C a b ∈,定义()(,)()();()(,)()()()();b baaa f g f x g x dxb f g f x g x dx f a g a =''=''+⎰⎰问它们是否构成内积?19. 用许瓦兹不等式(4.5)估计6101x dx x +⎰的上界,并用积分中值定理估计同一积分的上下界,并比较其结果.20. 选择a ,使下列积分取得最小值:1122211(),x ax dx x ax dx----⎰⎰.21. 设空间{}{}10010121,,,span x span x x 1ϕ=ϕ=,分别在1ϕ、2ϕ上求出一个元素,使得其为[]20,1x C ∈的最佳平方逼近,并比较其结果.22. ()f x x =在[]1,1-上,求在{}2411,,span x x ϕ=上的最佳平方逼近.23.sin (1)arccos ()n n x u x +=是第二类切比雪夫多项式,证明它有递推关系()()()112n n n u x xu x u x +-=-.24. 将1()sin 2f x x=在[]1,1-上按勒让德多项式及切比雪夫多项式展开,求三次最佳平方逼近多项式并画出误差图形,再计算均方误差.25. 把()arccos f x x =在[]1,1-上展成切比雪夫级数.26.2y a bx =+.27.用最小二乘拟合求.29. 编出用正交多项式做最小二乘拟合的程序框图. 30. 编出改进FFT 算法的程序框图. 31. 现给出一张记录{}{}4,3,2,1,0,1,2,3k x =,试用改进FFT 算法求出序列{}k x 的离散频谱{}k C (0,1,,7).k =L第四章 数值积分与数值微分1. 确定下列求积公式中的待定参数,使其代数精度尽量高,并指明所构造出的求积公式所具有的代数精度:(1)101()()(0)()hh f x dx A f h A f A f h --≈-++⎰; (2)21012()()(0)()hh f x dx A f h A f A f h --≈-++⎰;(3)[]1121()(1)2()3()/3f x dx f f x f x -≈-++⎰;(4)[][]20()(0)()/1(0)()hf x dx h f f h ah f f h ≈++'-'⎰.2. 分别用梯形公式和辛普森公式计算下列积分:(1)120,84xdx n x =+⎰; (2)1210(1),10x e dx n x --=⎰;(3)1,4n =⎰;(4),6n =.3. 直接验证柯特斯公式(2.4)具有5次代数精度.4. 用辛普森公式求积分10xedx-⎰并计算误差.5. 推导下列三种矩形求积公式:(1)2()()()()()2ba f f x dxb a f a b a 'η=-+-⎰; (2)2()()()()()2baf f x dx b a f b b a 'η=---⎰;(3)3()()()()()224baa b f f x dx b a f b a +"η=-+-⎰. 6. 证明梯形公式(2.9)和辛普森公式(2.11)当n →∞时收敛到积分()baf x dx⎰.7. 用复化梯形公式求积分()baf x dx⎰,问要将积分区间[],a b 分成多少等分,才能保证误差不超过ε(设不计舍入误差)?8.1x e dx-,要求误差不超过510-.9. 卫星轨道是一个椭圆,椭圆周长的计算公式是S a =θ,这里a 是椭圆的半长轴,c 是地球中心与轨道中心(椭圆中心)的距离,记h 为近地点距离,H 为远地点距离,6371R =公里为地球半径,则(2)/2,()/2a R H h c H h =++=-.我国第一颗人造卫星近地点距离439h =公里,远地点距离2384H =公里,试求卫星轨道的周长.10. 证明等式3524sin3!5!n nn n ππππ=-+-L试依据sin(/)(3,6,12)n n n π=的值,用外推算法求π的近似值.11. 用下列方法计算积分31dyy ⎰并比较结果.(1) 龙贝格方法;(2) 三点及五点高斯公式;(3) 将积分区间分为四等分,用复化两点高斯公式.12. 用三点公式和五点公式分别求21()(1)f x x =+在x =1.0,1.1和1.2处的导数值,并估计误()f x第五章 常微分方程数值解法1. 就初值问题0)0(,=+='y b ax y 分别导出尤拉方法和改进的尤拉方法的近似解的表达式,并与准确解bx ax y +=221相比较。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
108 页习题 21:给定数据表
x
x0 = 27.7
4.1
x1 = 28
4.3
x 2 = 29
4.1
x3 = 30
3.0
f ( x)
试求三次样条插值函数 s 使其满足边界条件 (1) s ' ( x0 ) = 3.0, s ' ( x3 ) = −4.0; (2) s" ( x 0 ) = 0, s" ( x3 ) = 0; 解: (1)先计算 h j ( j = 0,1,2) ,易知 h0 = 0.3; h1 = h2 = 1 。 计算 µ j 与λ j , j = 1,2
µ1 =
h0 h1 = 3 / 13; µ 2 = = 0.5;因此λ1 = 10 / 13; λ 2 = 0.5 h0 + h1 h1 + h2
再计算均差
x
f ( x)
4.1 4.3 4.1 3.0
一阶均差
二阶均差
三阶均差
x0 = 27.7
x1 = 28 x 2 = 29
2/3 -0.2 -1.1 -2/3 -0.45
第 4 页 共 6 页
浙江师范大学《数值分析》教学参考(何国龙)
逐段样条的函数图象
3.7 3.6 3.5 3.4 3.3 3.2 3.1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
5.6 5.4 5.2
3.975 3.95 3.925 3.9 3.875 3.85 3.825
2.5
3
3.5
4
4.5
5
4.075 4.05 4.025 5.2 5.4 5.6 5.8 6
d3 =
d1 = 6 f [ x0 x1 , x 2 ] = −4 d 2 = 6 f [ x1 x 2 , x3 ] = −2.7
得到 M 关系式
第 1 页 共 6 页
浙江师范大学《数值分析》教学参考(何国龙)
1 M 0 − 46.7 2 M − 4 3 / 13 2 10 / 13 1 = 0 .5 2 0 .5 M 2 − 2 .7 1 2 M 3 − 17.4
x3 = 30
计算 d j ( j = 0,1,2,3)
d0 =
6 ( f [ x0 , x1 ] − f ' 0 ) = 20(2 / 3 − 3) = −140 / 3 ≈ −46.7 h0 6 ( f ' ( x3 ) − f [ x 2 , x3 ]) = 6(−4 + 1.1) = −17.4 h2
解得 M 0 = 0, M 1 = -1.6383, M 2 = -0.940426, M 3 = 0.
第 2 页 共 6 页
浙江师范大学《数值分析》教学参考(何国龙)
习题 22 给定数据表 x f(x) 1 3.0 2 3.7 5 3.9 6 4.2 7 5.7 8 6.6 10 7.1 13 6.7 17 4.5
0 0 0
1 2
0 0 0 0
1 2
0 0 0 0 0
2 3
0 0 0 0 0 0
3 5
0 0 0 0 0 0 0
4 7
2
1 3
2
2 5
0 0 0
2
3 7
0 0
2 1
0
2
y z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z z {
第 3 页 共 6 页
浙江师范大学《数值分析》教学参考(何国龙)
d=Prepend[d,d0] {-1.8,-0.95,0.35,3.6,-1.8,-1.3,-0.46,-0.357143} d=Append[d,d8] {-1.8,-0.95,0.35,3.6,-1.8,-1.3,-0.46,-0.357143,-0.18} A={{2,1,0,0,0,0,0,0,0},{u[[1]],2,v[[1]],0,0,0,0,0,0},{0,u [[2]],2,v[[2]],0,0,0,0,0},{0,0,u[[3]],2,v[[3]],0,0,0,0},{ 0,0,0,u[[4]],2,v[[4]],0,0,0},{0,0,0,0,u[[5]],2,v[[5]],0,0 },{0,0,0,0,0,u[[6]],2,v[[6]],0},{0,0,0,0,0,0,u[[7]],2,v[[ 7]]},{0,0,0,0,0,0,0,1,2}} A//MatrixForm 2 1 0 0 i j j 1 2 3 0 j j j 4 4 j j j j 3 j 0 2 1 j j 4 4 j j j j 0 0 1 2 j j 2 j j j j 0 0 0 1 j j 2 j j j j j 0 0 0 0 j j j j j j 0 0 0 0 j j j j j j 0 0 0 0 j j j k0 0 0 0 B=Inverse[A]; M=B.d {-0.69362,-0.41276,0.0652337,2.11641,-1.33088,-0.392901,0.105859,-0.151869,-0.0140657} gg={}; For[i=1,i<Length[xp],i++, s=M[[i]]*(xp[[i+1]]-x)^3/(6*h[[i]])+M[[i+1]]*(x-xp[[i]])^ 3/(6*h[[i]])+(fv[[i]]-M[[i]]*h[[i]]^2/6)*(xp[[i+1]]-x)/h[ [i]]+ (fv[[i+1]]-M[[i+1]]*h[[i]]^2/6)*(x-xp[[i]])/h[[i]]; g=Plot[s,{x,xp[[i]],xp[[i+1]]}]; gg=Append[gg,g]]
: :
1 3 1 1 1 2 3 , , , , , , > 4 4 2 2 3 5 7 3 1 1 1 2 3 4 , , , , , , > 4 4 2 2 3 5 7
v=1-u
df={}; For[i=1,i<Length[xp],i++, dft=(fv[[i+1]]-fv[[i]])/(xp[[i+1]]-xp[[i]]); df=Append[df,dft]] df {0.7,0.0666667,0.3,1.5,0.9,0.25,-0.133333,-0.55} df2={}; For[i=1,i<Length[df],i++, df2t=(df[[i+1]]-df[[i]])/(xp[[i+2]]-xp[[i]]); df2=Append[df2,df2t]] df2
16
17
4.5
第 5 页 共 6 页
浙江师范大学《数值分析》教学参考(何国龙)
初始点及样条的图象
7
7
6
6
5
5
4
4
2.5
7.5
10
12.5
15
2.5
5
7.5
10
12.5
15
7
6
5
4
2.5
5
7.5
10
12.5
15
第 6 页 共 6 页
{-0.158333,0.0583333,0.6,-0.3,-0.216667,-0.0766667,-0.0595238}
d=6*df2 {-0.95,0.35,3.6,-1.8,-1.3,-0.46,-0.357143} d0=6/h[[1]]*(df[[1]]-1) -1.8 d8=6/h[[8]]*(-0.67-df[[8]]) -0.18
解得 M 0 = -23.5492, M 1 = 0.39835, M 2 = 0.829043, M 3 = -9.11452 (2)这时 M 关系式为
0 1 M 0 0 3 / 13 2 10 / 13 M − 4 1 = 0 .5 2 0 .5 M 2 − 2 .7 0 1 M 3 0
以及 f’(1)=1.0,f’(17)=-0.67,试求出三次样条函数 s 并画出 s 的图形.
解:我们采用 Mathematica 程序来完成本题的计算 xp={1,2,5,6,7,8,10,13,17}; fv={3,3.7,3.9,4.2,5.7,6.6,7.1,6.7,4.5}; h={}; For[i=1,i<Length[xp],i++, th=xp[[i+1]]-xp[[i]]; h=Append[h,th];] h {1,3,1,1,1,2,3,4} u={}; For[i=1,i<Length[h],i++, ut=h[[i]]/(h[[i]]+h[[i+1]]); u=Append[u,ut];] u
6.2 4.8 4.6 4.4 4.2
6.4
6.6
6.8
7
3.975 3.95 3.925 3.9
6.6 6.4 6.2
7.1Βιβλιοθήκη 8.5 6.9 6.87.2 7.4 7.6 7.8 8
9
9.5
10
5.8
6.7 6.6
7.1
6.5 6 5.5
10.5 6.9
11
11.5
12
12.5
13
6.8
14
6.7
15